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西南研究院 (SwRI) 創建了一個 3D 模擬工具，用于在模擬真實世界條件的虛擬越野環境中測試自動駕駛汽車。該研究擴大了 SwRI 對軟件在環解決方案的投資，以在從擁擠的道路到越野地形的各種場景中測試聯網和自動駕駛汽車 (CAV)。模擬環境或 3D“軟件循環”支持對無限數量的場景進行評估，而這些場景在現實世界中的測試成本過高。

該技術滿足對建模和仿真工具的需求，以幫助推進無人地面車輛 (UGV) 的開發，UGV 是自動化或自主車輛的軍事術語。

SwRI 利用內部資金開發了一條技術“管道”，包括定制算法、現成軟件、開源工具和公共地圖數據。該項目開發了具有 3D 視頻游戲風格界面的“模擬場景調整工具”，用于在越野地形上測試虛擬地面車輛。該模擬器還創建了一個數字雙胞胎，即自動駕駛車輛的虛擬表示，其外觀和行為與現實世界中的對應車輛相似。

“使用數字雙胞胎進行模擬對于 UGV 測試和開發至關重要，”負責 SwRI 智能系統部門研究的工程師喬·奧赫特 (Joe Auchter) 說。“我們的模擬場景調整工具允許用戶將 UGV 和 AV 推向極限并探索"如果?" 與在現實世界中進行所有這些測試相比，在各種模擬環境中更快、更安全且更具成本效益地模擬場景。”

SwRI 的模擬器由圖形引擎、動力學引擎、車輛建模工具、車輛地形交互模型和與自主軟件堆棧通信的插件組成。它使用從地理信息系統 (GIS) 數據捕獲的高程圖構建場景，并以圖形方式呈現 3D 地形特征。在此處觀看模擬器視頻：https://youtu.be/_jU4iMs51eo 。

第一輪研究結合了圣安東尼奧河管理局和其他政府機構進行的空中掃描的數字高程模型 (DEM)。

“我們開發了算法，以用戶可配置的方式擾亂 DEM 和 GIS 數據，從而生成合成環境，”Auchter 說。“這允許在模擬中測試新算法和技術，構建眾多測試環境，這些環境與車輛最終將運行的真實地理特定位置共享某些相關特征。”

SwRI 的機器學習算法模擬激光雷達、雷達、相機、GPS 和其他系統的計算機視覺和傳感輸出，以在計算駕駛響應時感知場景對象、運動和位置。當車輛模型在環境中移動時，動力學引擎模擬由重力和運動引起的力。可以對模擬車輛的重量、速度、馬力、重心和其他逼真的特征進行編程。圖形引擎模擬樹木、草地、地形對象和視覺效果，如天空和云彩。

隨著技術達到民用和軍用準備的高級水平，SwRI 已將安全和保障作為自動駕駛車輛和自動駕駛系統開發的優先事項。

SwRI 機器人部門助理主任 Jerry Towler 說：“如果你看看自動駕駛汽車的現場測試，你會發現沒有足夠的里程數或新奇的情況可以讓車輛遇到傳感器和軟件的所有邊緣情況。” “建模和仿真有助于測試 AV 和高級駕駛員輔助系統 (ADAS)，以在部署到實際測試環境之前和期間增強安全性并確保能力。”

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